Посчитаем, состоятельные кроты. Четыре текста по две тысячи знаков без пробелов – это десять тысяч знаков с пробелами. Для оригинальной, авторской работы – практически дневная норма, если верить руководствам по гигиене писательского труда. Но и при явной вторичности текста написание его потребует и сил, и времени.
Обеспечат ли предлагаемые семьдесят пять рублей простое воспроизводство? Вряд ли. Не то тысячелетие на дворе. Однако через час после появления предложения на него откликнулась дюжина потенциальных исполнителей. «Сделаю. Журналист с опытом»; «Готова к работе! Моя любимая специализация»; «Очень интересное предложение, согласен»; «Люблю путешествовать и писать про путешествия!!! Обращайтесь, с радостью выполню заказ, готов сотрудничать на постоянной основе»…
В основном новичку предлагают по десять, много по пятнадцать рублей за тысячу знаков без пробелов, хотя иногда ограничиваются и пятью рублями. Они, новички, и этому должны радоваться. Сто лет назад в провинциальных газетах у «человека с улицы» брали текст по пятачку за строчку. Пятачок образца 1912 года условно равен сегодняшним десяти рублям. Но газетная строка – это тридцать знаков, а не тысяча збп. То есть заработок, предлагаемый новичку за какой-никакой, а всё же умственный труд, в тридцать-сорок раз ниже, чем в конце девятнадцатого или начале двадцатого века.
В чём причины? Литераторская инфляция? Глобализация? Действительно, странно и неуютно читать, что «московской газете нужны статьи по пять тысяч зпб, оплата за десять статей тысяча рублей». Какой москвич станет работать за подобную сумму? А немосквичи, пожалуй, возьмутся, да ещё в очередь станут. Впрочем, почему «пожалуй»? Уже стоят! Или вот: «Сделать краткое уникальное описание к ноутбукам. Есть прайс и сайт, откуда брать ноутбуки. По ним делать описание 200-400 символов, плата 0.10$ / уникальное описание».
Множество претендентов: «Копирайтер удалённый текст напишет обалденный!» А вот серьёзнее: «Приступлю прямо сейчас. Сделаю 50 описаний уже сегодня к утру» (предложение размещено после полуночи).
Потратить ночь на пятьдесят описаний и заработать пять долларов? А я на медицину сетовал! У нас за ночное дежурство по стационару долларов двадцать, а то и тридцать получить можно. Богачи!
Что заставляет людей изнуряться?
Я стал стучаться к авторам-исполнителям, спрашивать, в чем смысл подобной работы.
(продолжение следует)
Кивино гнездо: Фильмы нашего разума
В золотые годы советского кинематографа (точнее, в середине 1960-х годов, когда хрущёвская оттепель уже закончилась, едва начавшись, однако всерьёз это ощутили лишь первые диссиденты) появился совершенно чудесный мультфильм «Шпионские страсти». Где доблестную советскую контрразведку и её борьбу с кознями империализма впервые в истории СССР изобразили без пафоса и патетики. Более того, с иронией и юмором, присущими жанру кинопародии.
В одном из кульминационных эпизодов с разоблачением арестованной шпионки на сцене появляется генерал Сидорцев. Приблизившись к сидящей на стуле вражине, он чуть наклоняется и пристальным взором вглядывается в шпионскую голову. И тут же перед ним, словно на экране, всплывает вся картина преступной операции. Более того, достав внушительную лупу, генерал прочитывает на картине даже мелкие подробности в планах иностранных диверсантов.
Столь заманчивая для спецслужб идея — порыться в чужом сознании и воочию посмотреть, что там за мыслишки у людей в голове, — ещё не раз обыгрывалась во множестве зарубежных фантастических фильмов. Но как-то само собой всегда подразумевалось, что всё это чистые фантазии или нереально далёкое будущее. Но сейчас эти идеи обретают уже совершенно реальные очертания.
Сведя воедино несколько продвинутых инфотехнологий, включая томографическое сканирование мозга и мощный компьютерный видеосимулятор, учёные калифорнийского университета Беркли продемонстрировали, что по активности нейронов коры уже становится возможным в общих чертах восстанавливать вид визуальных картин в голове человека. Пока что, правда, речь идёт о весьма конкретных условиях специфического опыта. Однако для первых шагов даже этот результат выглядит чрезвычайно впечатляюще.
Учёные использовали известные возможности технологии функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ), а также вычислительные модели собственной разработки, благодаря которым им удалось добиться успеха в «декодировании и реконструкции динамического визуального опыта людей». Если перевести этот словесный оборот на общечеловеческий язык, то учёные демонстрировали испытуемому небольшой фрагмент произвольного голливудского кинофильма, а затем по снимкам сканирования мозга восстанавливали на экране компьютера тот клип, который смотрел человек. Точнее, не сам клип, а то, что они смогли в коре мозга углядеть и восстановить.
Чтобы огромная техническая сложность решаемой задачи стала понятнее, надо дать некоторые пояснения. Сама идея о том, что по результатам декодирования сканов ФМРТ в области зрительной коры можно воссоздавать визуальные картины, обрабатываемые мозгом, выдвинута и исследуется учёными довольно давно. Более того, с середины двухтысячных годов из разных лабораторий стали поступать результаты, свидетельствующие, что действительно возможно восстанавливать по сканам томографа те картинки, что разглядывает при сканировании человек. Но надо подчеркнуть, что это исключительно статичные картинки — символы, цифры, естественные чёрно-белые фотографии и так далее.
Восстанавливать динамичные картины принципиально сложнее — метод ФМРТ физически регистрирует активность мозга по сигналам, зависящим от уровня кислорода в крови. То есть динамика снимаемой картины непосредственно связана со скоростью тока крови через мозг, а эта скорость несравнимо медленнее скорости нейросигналов, кодирующих динамическую информацию в зрительной коре. Иначе говоря, учёные полагают, что переход от декодирования статичных картин к адекватному декодированию динамики — это тот самый критически важный шаг, что должен помочь в получении реконструкций таких внутренних состояний сознания, как воображение, сны и тому подобные процессы.
Именно в этом направлении и удалось ныне заметно продвинуться исследователям лаборатории университета Беркли, возглавляемой Джеком Гэлантом.
В своих предыдущих исследованиях Гэлант и его коллеги уже построили достаточно мощную вычислительную модель для декодирования статичных фотографий. Этот алгоритм позволял им по ФМРТ- сканам мозга с высокой точностью воссоздавать статические изображения. Для декодирования сигналов мозга при наблюдении движущихся картинок была разработана новая, двухэтапная вычислительная модель. Суть её сводится к раздельному моделированию лежащих в основе процессов: работы нейропопуляций и гемодинамики, то есть сигналов тока крови (коль скоро они функционируют с существенно различными скоростями).
В компьютере, обрабатывающем изображения-сканы томографа, мозг поделён на крошечные трёхмерные кубики, именуемые объёмными пикселями, или, кратко, «вокселями». Конкретно в данном эксперименте один воксель соответствует объёму ткани мозга размером 2х2х2,5 мм. Физически каждый
